METI: perfil profundo de ecossistemas tumorais integrando morfologia celular e transcriptômica espacial

Avanços recentes em técnicas de transcriptômica espacial (ST) fornecem insights valiosos sobre interações celulares dentro do microambiente tumoral (TME). No entanto, a maioria das ferramentas analíticas não considera características histológicas e depende de dados correspondentes de sequenciamento de RNA de célula única, limitando sua eficácia nos estudos do TME. Para resolver isso, introduzimos o Morphology-Enhanced Spatial Transcriptome Analysis Integrator (METI), uma estrutura completa que mapeia células cancerígenas e componentes do TME, estratifica tipos e estados celulares e analisa a co-localização celular. Ao integrar transcriptômica espacial, morfologia celular e assinaturas genéticas selecionadas, o METI aprimora nossa compreensão do cenário molecular e das interações celulares dentro do tecido. Avaliamos o desempenho do METI em dados de ST gerados a partir de vários tecidos tumorais, incluindo câncer gástrico, pulmonar e de bexiga, bem como tecidos premalignos. Também realizamos uma comparação quantitativa do METI com ferramentas existentes de agrupamento e desconvolução celular, demonstrando o desempenho robusto e consistente do METI. A integração da histologia tecidual com a transcriptômica espacial (ST) pode melhorar significativamente a análise da heterogeneidade tumoral e do microambiente tumoral (TME). Aqui, os autores apresentam o METI, uma estrutura computacional para analisar células cancerígenas e o complexo TME integrando ST com imagens histológicas.